2026年高性能计算机系统架构与优化技术考试题

2026年高性能计算机系统架构与优化技术考试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在高性能计算（HPC）系统中，以下哪种互连拓扑结构通常适用于大规模、低延迟计算环境？A.二维网状拓扑B.树状拓扑C.环状拓扑D.星状拓扑2.某HPC系统采用NUMA（非统一内存访问）架构，以下哪项措施可以有效减少NUMA伪共享（FalseSharing）问题？A.增加内存带宽B.使用大页内存（HugePages）C.减少缓存行大小D.提高CPU主频3.在GPU加速计算中，以下哪种技术最适合处理具有高度数据并行性的科学计算任务？A.流式多处理器（SM）架构B.张量核心（TensorCore）C.软件流水线（SoftwarePipelining）D.超线程（Hyper-Threading）4.某HPC系统使用InfiniBandHDR（高速数据速率）网络，以下哪种协议最适合用于节点间数据传输？A.TCP/IPB.RDMA（远程直接内存访问）C.HTTP/2D.UDP5.在HPC系统性能优化中，以下哪种方法最常用于减少CPU缓存未命中（CacheMiss）？A.增加内存容量B.采用一致性缓存（CoherentCache）C.优化数据对齐（Alignment）D.降低内存频率6.某科研机构需要搭建一个用于流体力学模拟的HPC系统，以下哪种并行计算模型最适合该任务？A.数据并行（DataParallel）B.任务并行（TaskParallel）C.知识并行（KnowledgeParallel）D.串行计算7.在HPC系统存储优化中，以下哪种技术最适合用于高吞吐量数据访问？A.闪存（SSD）B.光纤通道（FiberChannel）C.分布式文件系统（如Lustre）D.机械硬盘（HDD）8.某HPC系统采用异构计算架构，以下哪种技术可以有效提升CPU与GPU的协同效率？A.GPU直连存储（DirectMemoryAccess）B.异构内存管理（HeterogeneousMemoryManagement）C.虚拟化技术（Virtualization）D.专用加速卡（AcceleratorCard）9.在HPC系统散热优化中，以下哪种方法最适合用于数据中心级散热？A.自然冷却（FreeCooling）B.热管技术（HeatPipe）C.涡轮增压（TurboBoost）D.风扇强制冷却10.某HPC系统使用MPI（消息传递接口）进行并行编程，以下哪种策略可以有效减少通信开销？A.减少进程间同步频率B.采用共享内存（SharedMemory）C.使用非阻塞通信（Non-blockingCommunication）D.增加网络带宽二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。11.在HPC系统互连网络中，以下哪些技术可以提高网络可扩展性？A.路由器级可扩展性（RouterScalability）B.自愈能力（Self-healingCapability）C.低延迟设计（LowLatencyDesign）D.高带宽密度（HighBandwidthDensity）12.在GPU加速计算中，以下哪些技术可以提升计算性能？A.波前调度（WavefrontScheduling）B.多线程执行（Multi-threadingExecution）C.专用缓存（SpecializedCache）D.功耗优化（PowerOptimization）13.在HPC系统存储优化中，以下哪些技术可以提高数据访问效率？A.重复数据删除（DataDeduplication）B.数据压缩（DataCompression）C.快速缓存（FastCache）D.分布式存储（DistributedStorage）14.在异构计算系统中，以下哪些方法可以提升CPU与加速器的协同效率？A.统一内存（UnifiedMemory）B.异构调度（HeterogeneousScheduling）C.硬件加速（HardwareAcceleration）D.软件适配（SoftwareAdaptation）15.在HPC系统散热优化中，以下哪些技术可以降低能耗？A.冷热通道隔离（ColdandHotAirflowIsolation）B.高效散热器（EfficientHeatSinks）C.自然冷却（FreeCooling）D.闭式冷却循环（Closed-loopCooling）三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）说明：请简明扼要地回答下列问题。16.简述HPC系统中NUMA架构与SMP架构的主要区别及其优缺点。17.在GPU加速计算中，张量核心（TensorCore）的作用是什么？如何应用于科学计算任务？18.解释HPC系统中RDMA技术的原理及其优势。19.在HPC系统存储优化中，分布式文件系统（如Lustre）如何解决大规模数据访问的瓶颈问题？20.简述HPC系统散热优化中，冷热通道隔离技术的原理及其应用场景。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）说明：请结合实际案例或行业趋势，深入分析下列问题。21.随着AI与HPC的深度融合，异构计算系统架构将面临哪些挑战？如何优化系统设计以提升AI训练性能？22.在中国“东数西算”战略背景下，HPC系统的高效分布式存储架构如何设计才能满足跨地域数据访问需求？答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：二维网状拓扑（Mesh）适用于大规模HPC系统，因其高带宽和低延迟特性，支持扩展性强。树状拓扑（Tree）适用于中小规模系统，环状拓扑（Ring）延迟较高，星状拓扑（Star）中心节点易成为瓶颈。2.B解析：大页内存（HugePages）可以减少TLB（转换后备缓冲器）未命中，从而降低伪共享问题。其他选项无法直接解决伪共享，仅能间接改善性能。3.A解析：流式多处理器（SM）架构专为并行计算设计，通过SIMD（单指令多数据）指令集高效处理科学计算任务。张量核心（TensorCore）更适用于深度学习，超线程（Hyper-Threading）用于提升CPU利用率。4.B解析：RDMA是InfiniBandHDR的核心协议，通过减少CPU负载和降低延迟，适合HPC节点间高速数据传输。TCP/IP延迟较高，HTTP/2和UDP不适用于低延迟通信。5.C解析：优化数据对齐可以减少缓存行冲突，降低未命中率。其他选项仅能间接改善性能，如增加内存容量无法解决缓存未命中。6.A解析：流体力学模拟属于数据密集型任务，适合数据并行模型，通过分块数据并行处理提升效率。任务并行更适合异构任务分解。7.C解析：分布式文件系统（如Lustre）通过并行I/O和元数据优化，支持高吞吐量数据访问。其他选项虽高效，但Lustre更适合大规模HPC场景。8.A解析：GPU直连存储（DirectMemoryAccess）可以减少CPU与GPU间的数据传输开销，提升协同效率。其他选项虽重要，但不如DMA直接。9.A解析：自然冷却利用数据中心外部低气温，降低能耗。热管技术（HeatPipe）仅辅助散热，涡轮增压（TurboBoost）是CPU动态加速技术。10.C解析：非阻塞通信可以减少进程间等待时间，降低通信开销。其他选项虽可提升性能，但非阻塞通信最直接。二、多选题答案与解析11.A、B、D解析：路由器级可扩展性（A）、自愈能力（B）和高带宽密度（D）均能提升网络可扩展性。低延迟设计（C）虽重要，但非核心。12.A、B、C解析：波前调度（A）、多线程执行（B）和专用缓存（C）均能提升GPU计算性能。功耗优化（D）是设计目标，非直接技术。13.A、B、D解析：重复数据删除（A）、数据压缩（B）和分布式存储（D）均能提升数据访问效率。快速缓存（C）仅辅助，非核心技术。14.A、B、D解析：统一内存（A）、异构调度（B）和软件适配（D）均能提升CPU与加速器协同效率。硬件加速（C）是基础，非优化方法。15.A、C、D解析：冷热通道隔离（A）、自然冷却（C）和闭式冷却循环（D）均能降低能耗。高效散热器（B）虽重要，但能耗并非主要优势。三、简答题答案与解析16.NUMA与SMP的主要区别及优缺点区别：-NUMA：内存非统一访问，每个CPU节点独占部分内存，访问本地内存快，远程内存慢。-SMP：所有CPU共享统一内存，访问延迟一致，但扩展性受限。优缺点：-NUMA：优点是扩展性强，适合大规模系统；缺点是编程复杂，需考虑内存布局。-SMP：优点是编程简单，延迟一致；缺点是带宽和扩展性受限。17.张量核心的作用及应用作用：专为深度学习矩阵运算设计，通过硬件加速实现高吞吐量卷积计算。应用：在GPU中集成张量核心可显著加速神经网络的训练和推理，如科学计算中的量子力学模拟。18.RDMA技术的原理及优势原理：通过直接内存访问，绕过CPU，减少网络延迟和CPU负载。优势：低延迟（<1μs）、高吞吐量，适合HPC和金融交易。19.分布式文件系统（Lustre）的优化机制机制：-并行元数据管理（MDT）和对象管理（OST），减少单点瓶颈。-分块存储（Stripe）和条带化（Striping），提升I/O并行性。应用：NASA的Aurora系统使用Lustre支持PB级数据访问。20.冷热通道隔离技术的原理及场景原理：将机架分为冷通道（进风）和热通道（出风），优化气流分布，降低能耗。场景：适用于大型数据中心和HPC集群，如阿里巴巴的磁带存储系统。四、论述题答案与解析21.异构计算系统架构的挑战与优化挑战：-软件兼容性：不同加速器（GPU、FPGA）需适配。-资源调度：平衡CPU与加速器负载。优化：-统一内存（HCCS